The Neuron as a Latent State: Classical Variational Readout in Distributional Neural Units

Résumé

Cet article étudie le neurone comme état latent local et sépare l’apprentissage du postérieur de sa lecture. Après l’entraînement, le postérieur EVE est gelé et seule la règle de lecture varie. Ce protocole vérifie si le même état latent contient une information prédictive exploitable au-delà de sa moyenne. Sur une tâche contrôlée de prévision multimodale, des lectures structurées améliorent les métriques probabilistes sans réentraîner le postérieur.

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